כרטיס מודל לסווג הכנסה של מפקד האוכלוסין

פרטי דגם

סקירה כללית

גִרְסָה

בעלים

• צוות כרטיסי מודל, model-cards@google.com

הפניות

• אינטראקטיבי-2021-02-05T22_01_17.129037

שיקולים

השתמש במקרים

• מערך נתונים זה שעליו למד מודל זה נוצר במקור כדי לתמוך בקהילת למידת מכונות בניתוח אמפירי של אלגוריתמים ML. ניתן להשתמש במערך הנתונים למבוגרים במחקרים הקשורים בהגינות המשווים בין אי-שוויון בין מין וגזע, בהתבסס על הכנסה שנתית של אנשים.

מגבלות

• זהו מערך נתונים חסר איזון במגוון מחלקות רגישות. היחס בין דוגמאות זכר לנקבה הוא בערך 2: 1 ויש הרבה יותר דוגמאות עם התכונה "לבן" מכל גזע אחר ביחד. יתר על כן, היחס בין 50,000 $ או פחות משתכרים לבין 50,000 $ או יותר משתכרים הוא קצת יותר מ -3: 1. בשל חוסר האיזון בין רמות ההכנסה, אנו יכולים לראות שהשיעור השלילי האמיתי שלנו נראה גבוה למדי, בעוד שהשיעור החיובי האמיתי שלנו נראה נמוך למדי. זה נכון במידה רבה עוד יותר כאשר אנו מסתכלים רק על קבוצת המשנה "הנשית", מכיוון שיש עוד פחות דוגמאות נשיות בקבוצת המפרנסים של $ 50,000 ומעלה, מה שגורם למודל שלנו להתאים יתר על המידה לדוגמאות אלה. כדי להימנע מכך, נוכל לנסות אסטרטגיות תיקון שונות באיטרציות עתידיות (למשל דגימת תת -מידה, כוונון היפר -פרמטר וכו '), אך ייתכן שלא נוכל לתקן את כל בעיות ההגינות.

שיקולים אתיים

• סיכון: אנו מסתכנים להביע את נקודת המבט כי התכונות במערך הנתונים הן היחידות המנבאות את הכנסתו של מישהו, למרות שאנו יודעים שלא כך הדבר.
  אסטרטגיית הפחתה: כאמור, ייתכן שיהיה צורך לבצע כמה התערבויות כדי לטפל בחוסר האיזון של הכיתה במערך הנתונים.

רכבת צעצוע

ערכת Eval

ניתוח כמותי